Statistique : Tester l'association de variables
Cette grande leçon présente, sous l'angle de la statistique inférentielle, les principales méthodes pour tester l'existence d'une association entre variables : corrélations de variables numériques (r
de Pearson) ordinales (
de Spearman, 
de Kendal), ou nominales (
et 
). Après un rappel de la régression linéaire simple, on introduit la corrélation partielle. Finalement, cinq articles sont consacrés à la corrélation multiple.
8. Régression linéaire : Évaluer la qualité de la relation
Objectifs. Apprendre à évaluer la qualité d'une régression simple.
Prérequis.
- Cours de L1 sur la corrélation linéaire
- Cours de L1 sur l'Approche intuitive
- Cours de L1 sur la statistique inférentielle, l'Hypothèse nulle
- La décision statistique
- Test de la liaison entre deux variables : descriptive L1 / Inférentielle L2
- Régression simple approche descriptive (L1)
- Régression simple : approche inférentielle (L2)
Résumé. Trois types de critères d'évaluation sont examinés : la normalité des résidus, l'homoscédasticité ou l'hétéroscédasticité, et le fait que les résidus ne devraient pas pouvoir être prédits.
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